ケアの倫理

道徳教育（３）からの続き

写真：キャロル・ギリガン（New Statesman 2023から引用）

芳賀さんとTakuya KawaiさんのFacebookでの議論がきっかけだと思っていたが探しても見当たらない。ただ，芳賀さんがコールバーグの道徳性発達理論について基本知識のように言及していて，自分は全く知らなかったのがきっかけの一つだった。豊福さんによれば，JDiCEでケアの倫理がはやっていて，その火付け役が芳賀さんらしい。

ChatGPTとGeminiとClaudeに，道徳教育を背景として，コールバーグの正義の倫理（道徳性発達理論）とギリガンのケアの倫理を対比してもらった。

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude+koshix）：

道徳教育の基本には二つの大きな考え方がありうる。「何が正しいか」を論理的に判断する正義の倫理と「目の前の人にどう応えるか」を重視するケアの倫理である。

日本の道徳教育でもよく援用されるのが，心理学者ローレンス・コールバーグ（1927-1987）の正義の倫理（道徳性発達理論）である。コールバーグは，道徳性を認知能力の発達と結びつけ，以下の3水準6段階モデルを提唱した。

前慣習的水準

　第1段階：罰と服従への志向(罰を避けるため)

　第2段階：道具主義的志向(自分の利益のため)

慣習的水準

　第3段階：対人関係的志向(良い子でいるため)

　第4段階：社会秩序維持志向(社会のルールを守るため)

後慣習的水準

　第5段階：社会契約志向(合意されたルールの尊重)

　第6段階：普遍的倫理原則志向(人権や尊厳といった普遍的原理に基づく判断)

この普遍的原理は近代西洋的価値観に基づいていて，日本における宗教右派的≒通俗道徳的な道徳観とは相容れないはずだ。しかし，発達段階や評価指標や教材設計に便利であることから，例えば，道徳的ジレンマを討論的授業（モラルディスカッション）で議論させることで判断力を高めるといった形で日本の道徳教育に浸透してきた。

しかし，コールバーグ理論にはそもそもいくつかの課題が指摘されている。「判断できること」と「実際に行動すること」の乖離，抽象的論理を重視する西洋・男性中心主義，そして人間関係や依存を未熟なものとみなす傾向である。

コールバーグの学生であったキャロル・ギリガン（1937-，京都賞2025）は，コールバーグ理論を批判し，女性へのインタビューから「別の声」を発見した。それは抽象的な正義ではなく，具体的な相手との関係性や責任を重視する視点である。これケアの倫理の出発点である。

正義の倫理が「誰にでも当てはまる平等なルールは何か」と問うのに対し，ケアの倫理は「この苦しんでいる人に私はどう応答すべきか」と問う。前者は客観的・理性的であり，後者は具体的・共感的なアプローチである。

ケアの倫理は単なる優しさや思いやりではない。その本質は，人間存在の根本的な脆弱性と相互依存性を認めることにある。私たちは誰もが，生まれたときには完全に他者のケアに依存している。成長してもなお，病気や老い，障害，さまざまな困難によって，繰り返し他者の助けを必要とする。この依存状態は恥ずべきものでも克服すべきものでもなく，人間であることの本質的条件なのである。

ケアの倫理は，この現実から出発する。自律した独立個人という理想像ではなく，常に誰かとの関係の網の目の中で生き，支え合う存在としての人間を前提とする。ケアする側とされる側は固定されておらず，状況によって入れ替わる。またそれは文脈依存的でもある。抽象的な原則を機械的に適用するのではなく，その場の具体的な状況，関係性の歴史，相手の個別のニーズを読み取り，応答する。

したがって，道徳の中心課題は「普遍的な権利の保障」だけでなく「具体的な他者のニーズにいかに応答するか」という実践的問題になる。皮肉なことに，日本社会の宗教右派的な道徳実践は，関係中心，状況依存，沈黙による調整，という意味では，ギリガンのケアの倫理モデルの方が記述的には近い。ただし重要なのは，ギリガンは同時にそれを美徳として神話化するのではなく暴力と沈黙を生みやすい構造として批判的に見ていることに注意しなければならない。

生成AI（LLM）と選挙

衆院選（2026）の結果からの続き

図：Nano Banana Pro によるこの記事のイメージ

YouTubeのPlanet Rock TV は，松戸市議会議員のDELIさんと，横川圭希，あかたちかこの対談番組だ。そこで聞いたのは，(1) チームみらいが今後は危ないということと，(2) 自民党の小選挙区での圧勝に生成AI（LLM）が影響しているのではないかという話だ。

チームみらいは，以前から人権や民主主義に関する感覚の欠如が気にはなっていた。すでに若年〜現役層での政党支持率はかなり高く（8-9%），今後そこに自民党や旧民主党の残党の経験者が合流して参政党よりも大きな勢力になる可能性がある。オードリー・タンの弱者を包摂する社会設計と真逆の新自由主義的な匂いを充満させている。

Ａ（ChatGPT + Claude）：

政治をデータ処理のように効率化しようとする姿勢に危険性がある。民主主義の本質は「正解を素早く出すこと」ではなく「間違いに気づいて修正できること」にあり、人権は効率化を止める「歯止め」として機能すべきもの。善意であっても制度設計の不備が民主主義と人権を脅かしうるという構造的な点にある。

今回の衆院選における自民党圧勝は，高市人気とSNSによるその増幅及び小選挙区制における野党分裂などで説明されてきた。NHKなどもYouTubeの分析をしきりに行っている。ところが，選挙の実務を担ってきた横川によれば，その経験からYouTubeなどのプッシュ型宣伝の効果は限定的だという。小選挙区で自民党候補への支持が終盤３日で急に伸びたのは，YouTube宣伝では説明できず，生成AI（LLM）が関わっているのではないかというわけだ。

2025年7月の電通の調査では，全年齢の対話型AIの週1回以上の利用率は20.3%，10代は41.9%，20代は28.7%，30代は22.7%になる。したがって，生成AI（LLM）が最後の３日間の自民党候補者への一押しになったという仮説は十分検討の余地があることになる。

Ａ（Gemini + Claude）：

LLMが自民党支持の「ワンプッシュ」となった３つの理由：

・若年層のAI依存： 10代の42%がLLMを利用し、政治判断の相談相手がテレビや親からAIに移行。LLMは「サナエノミクス」のような具体的政策を論理的に整理して提示するため、デジタルネイティブ層の納得感を獲得。

・野党の情報不足：自民党は数十年の実績データがあり、LLMが安定性を高評価。新設の「中道改革連合」は実績不足で「高リスク」と判定され、AI推奨を得られず。

・小選挙区での影響力： LLMは「自発的相談」の形をとるため、広告と違い心理的抵抗が低い。数%の浮動票が議席を左右する小選挙区制で決定的影響。

懸念点：LLMは過去データの平均値を出力するため、現状維持バイアスを持つ。若者の４割がAIで投票先を決める状況は、民主主義が「個人の熟議」から「アルゴリズムの最適化」へ変質する危険性を示す。AIの「もっともらしい結論」の背後にあるデータの偏りを相対化する視点が必要。

民主主義の基礎となる選挙が，生成AI（LLM）によってこのような危うい状況にあり，さらに，SNS宣伝に関わる選挙費用制限の問題や，広く分散した個人による切り抜き動画収益化の影響など様々な問題が絡み合って，ポピュリズムを加速することになる。

［１］AIとの対話が投票行動に影響を与える、という複数の論文が示唆するもの

［２］チームみらい支持者がチームみらいを批判します

［３］オードリー・タンに学ぶ「やさしい世界のつくり方」

AIと学校教育（２）

AIと学校教育（１）からの続き

図：AIと学校教育（Nano Banana Pro による石田徹也風イメージ）

2月13日金曜日の中央教育審議会の，初等中等教育分科会教育課程部会情報・技術WGで，「AIに関する現状と検討課題について」という資料がでていたので，早速，分析してもらった。

なお，東大の江間有沙さんの「AIと人の関係性を設計する力の育成：AIリテラシーの再考」もおもしろそうだった。ChatGPTによれば，こちらの方が，我々の議論よりずっと進んでいるとのことだった。そうだよね。30分で生成AI（LLM）を使ってできた文章が，専門家を越えていたらシャレにならないもの。

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude+koshix）：

資料は「人間が最終判断すれば人間中心だ」と言うが、実は判断を支える思考の条件と、世界が問題として立ち現れる回路を静かに弱めている。人間が“名義上の審判”として残っても、判断が成立する条件（反例を考える力、根拠を追う力、別案を構想する力）が失われれば、それは人間中心ではない。

１．「導出過程」のない判断は、ただの署名である

数学や物理で、導出を飛ばして答えだけ検算しても真の理解にはならない。判断の本質は、結論に至るまでの苦闘のプロセス（導出）を通じて、何が前提で、どこで飛躍が起き、どの反例で崩れるかを自分の中に持つことにある。AIがプロセスの大半を占領し、人間が最後にボタンを押すだけなら、それは判断ではなく追認に近い。「最終判断は人間」という看板の下で、思考の筋道がブラックボックス化し、理由は「AIがそう言ったから」に滑り落ちる。だから問題は、AIを使うこと自体ではなく、AI利用の開示や根拠の追跡可能性、反例生成といった“判断の条件”が、評価と運用として守られていないことだ。

２．世界が「のっぺらぼう」になる

人間は、わからないことや矛盾にぶつかり、世界からの抵抗を感じることで、自分と世界との距離を測り、学ぶ。ところがAIが先回りして整った答えを与えると、世界は抵抗として立ち現れる前に言語で満たされ、平坦で“のっぺらぼうな情報”に見え始める。ここで壊れるのは学力ではなく、世界が問題として立ち上がる仕方そのものだ。成績は上がっても、「わかったつもり」が増え、不可知性に立ちすくみ、そこから自分の問いを立て直す力が痩せていく。教育が守るべきなのは効率ではなく、この抵抗を受け止め、問いを生む回路である。

３．「独自の違和感」という発火点の消失

AIリテラシー教育の体系化は、統制というより、便利さによって自発的に起きる均質化を招く。みんなが同じ道具（AI）を使えば、問いの立て方、説明の型、納得の仕方が似てくる。そのとき消されやすいのが、自分だけの「説明できない違和感」だ。だが違和感は、非合理の聖域ではない。誤情報や詐欺や権威に対して立ち止まり、証拠を要求し、反例を作り、異議を申し立てるための“反証の発火点”である。これが「効率」や「客観性」の名の下にエラーとして矯正されるなら、社会は静かに抵抗能力を失う。

４．効率という名の物差しへの最適化

資料は「価値創造」や「課題解決」を強調するが、それ自体は中立語ではない。何を課題と見なし、何を成功と数えるかという価値の座標系（評価尺度）が先に固定され、その尺度に沿ってAIが“答えやすい価値”が増幅される。すると人間はAIを使いこなしているつもりで、実はAIが最適化しやすい価値関数に同化していく。問題は「役に立つか」ではなく、価値の物差しを誰がどう決め、どの異議申し立てを許すかという、共同体の自己統治の問題に踏み込んでいる点である。

５．核心

この資料が守ろうとしているのは「人間が判断する」という形式であり、判断が成り立つ条件――世界の複雑さ・不可知性に耐え、根拠を追い、反例を作り、理由を引き受けるという制度条件――への敬意が薄い。生成AI時代の教育に本当に必要なのは、効率的な活用術ではない。AIが提示する流暢な正解に対して立ち止まり、「それでも割り切れない」という違和感を、反例生成・説明責任・開示といった形で評価と運用に埋め込み、知が成立する土台を守ることだ。そうでなければ「人間中心」は責任逃れの言葉に墜ち、学びは世界との真の出会いを失ってしまう。

散歩（２）

散歩（１）からの続き

写真：荒蒔北池の樹が・・・（左：現在，右：過去）

冬の朝は暗くて寒いので，散歩はお休みにしている。12月後半から頻度が落ちて，もう1ヶ月半近く休んでいた。今日はミッションがあったので，久々に昼の散歩に出かけると，いろいろ世界は変わっていた。

前栽駅の近くで，大和農園が運営する養護老人ホームがそろそろ完成しそうだ。国道25号線沿いの，ユニクロと西松屋と洋服のアオキとスギ薬局などが入っていた大きな商業エリアがまっさらになって，なにやら区画のピンクテープが張られていた。何か出来るのだろうか。

気温は15℃もあって，黄砂で霞む初春の日差しの下を小一時間歩いていると汗ばんでくる。家の近くまで戻ってくると，何だか違和感がある。二階堂小学校区には溜池が八ヶ所あるが，そのひとつの荒蒔北池の北側の樹が切り倒されていた。冬には営巣しているシラサギの群れがみられることもあった大きな木が跡形もなかった。

昨年は，クビアカツヤカミキリにやられた，エントランスのサクラの木が数本伐採されたところだった。いつのまにか世界が終盤を迎えて，いろいろ店じまいが始まっているのかも知れない。

コンピュータ環境

図：コンピュータ環境整備を支援するAI（ChatGPTによる）

【事例１】
MacBook Air M1を使っているが，1TBのSSDの使用領域は半分ほどだった。ところが先日，気がつくと，残量が100GBを切ったという警告が出てきた。えっ。となって，あれこれ不要アプリなどを消したものの，残量は150GBくらいにしかならない。仕方がないので，ChatGPTに相談してみた。

Ｑ（koshix）：

MacBook Air M1 (macOS 26.2)の ~/Library/Application Support/Microsoft/EdgeUpdater が 20 GB 近くもあって，ディスクを占有しているのですが，削除して構いませんか。Excel Word PowerPoint などのMicrosoftアプリはそのまま使い続けたいです。

Ｑ（koshix）：

~/Library/Group Containers が 16 GBもあって，消したいのですけれど，どうですか。

du -h -d 1 "$HOME/Library/Containers" | sort -h | tail -n 30 などで次々と問題点が芋蔓的に見つかった。怪しい部分を個別撃破しようとしたが，そのうち，もっと本質的な問題があったことが発覚した。

Ｑ（koshix）：

SSD領域 1 TB のうち，システムデータで 400 GB，自分のローカルで350 GBつかっているのですけど，システムデータはこんなものですか？

Ａ（ChatGPT）：

400GB の「システムデータ」は 普通ではないです。よほど特殊な使い方（巨大な仮想マシン／開発環境／動画編集のキャッシュ／iCloud・写真のローカル保持／Time Machine スナップショットが大量）でない限り、1TB Mac でシステムデータが 400GB は“異常に大きい側”に入ります。

あらら，そうですか。あれこれ，指示された情報をいれていくと，TimeMachineのスナップショットが主犯であることがわかって，無事にスリム化が完了した。

【事例２】

macOS26.2では，Homebrew でフリーソフトパッケージを管理している。毎朝，brew cleanup; brew update; brew upgrade; brew doctor を実行するのが日課だ。いつからか，jupyterlab だけ，追加の brew link jupyterlab という操作を要求されるようになったが，そのままにしていた。これはどうも不可避のようで，いやならpipx でいれなさいということなのだが，自動で更新してくれないので，ここはパスする。

もうひとつは，このjupyter 環境におけるpythonの利用だ。jupyterlabがバージョンアップすると，毎回 cd /opt/homebrew/Cellar/jupyterlab/4.5.4/libexec/bin で移動して，./python3.14 -m pip install --upgrade pip 以下各モジュールの入れ直しが発生していた。これもなんとかならないかとChatGPTに相談したところ（早く聞けば良かった），次の代替案が提案された。

Ａ（ChatGPT 5.2 Thinking）：

（前略）

方案A（おすすめ）：“固定の venv” を作って、その Python を Jupyter のカーネルにする。

Homebrew で JupyterLab を更新しても、カーネル側の Python 環境は不変にできます。

ポイントは「Cellar の python じゃなく、別場所の venv を使う」こと。

1) venv を作る（例: ~/venvs/jlab）

python3 -m venv ~/venvs/jlab

source ~/venvs/jlab/bin/activate

> python -m pip install -U pip 

> pip install matplotlib japanize_matplotlib pandas reportlab

> pip install cartopy geopandas

> pip install ipykernel

 ということで，こちらのほうは無事に解決できた。

言葉の三層モデル

シソーラス空間の構造からの続き

図：言葉の三層モデル（Nano Banana だけど Proじゃない？）

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude+Kimi+koshix）：

言葉の三層モデルとは何か　――生活世界・抽象運動世界・意味の因果地形

私たちは、同じ出来事を見ているはずなのに、しばしば議論がかみ合わない。

ある人は「努力の問題」と言い、別の人は「制度の欠陥」と言い、さらに別の人は「価値観の対立」だと言う。この食い違いは、意見の違いというよりも、そもそも異なる層の話を混ぜてしまっていることから生じている。

本稿では、その混線をほどくための思考装置として、言葉の三層モデルを提示する。これは新しい思想を主張するものではない。むしろ、私たちがすでに使っている言葉や判断を、どの層で行っているのかを可視化するための整理図である。

１．第０層：生活世界 ―― 語られている世界

第０層とは、私たちが日常的に経験し、言葉にして語っている世界のことである。

学校で授業を受ける。試験で評価される。働き、消費し、疲れ、安心し、不安になる。AIが便利だ、怖い、使うべきだ、禁止すべきだと感じる。これらはすべて第０層の出来事である。ここでは世界は「見えるもの」「感じられるもの」「語れるもの」として立ち現れる。

第０層の特徴は明確だ。名指しできる。経験に根ざしている。善悪・好き嫌い・感情と結びつきやすい。ブログや評論の多くは、この層だけで完結している。しかし問題は、この第０層で見えている現象の原因が、必ずしもそこには存在しないという点にある。

２．第１層：抽象運動世界 ―― 動いてしまう構造

第１層とは、人間が作り出したにもかかわらず、人間の意図を離れて運動し始めた構造の層である。制度、情報、市場、アルゴリズム、評価指標、最適化圧力――。しかし，これらは「誰かが悪意をもって操作している」わけではない。それでも確実に、人の行動を方向づけ、選択肢を狭め、結果を生み出す。

たとえば学校教育を考えてみよう。学校制度、評価制度、外部資格、AIによる自動化・最適化、市場的価値評価。これらが組み合わさると、個々の教師や生徒の善意とは無関係に、ある方向への圧力が生じる。この圧力は自然災害のように振る舞う。止めようと思って止まるものではない。ただしそれは「変えられない」という意味ではない。問題は意識や努力ではなく、設計の単位がどこにあるかなのである。

第１層の特徴はこうである。抽象的だが現実を動かす。善悪の意図を持たない。放置すると自己増殖・硬直・暴走する。第１層を見落としたまま第０層だけを語ると、議論は必ず「誰の責任か」「意識が足りない」という道徳論に終始してしまう。

３．第２層：意味の因果地形 ―― なぜ誤って理解してしまうのか

第２層は、世界の出来事そのものではない。世界がどのように理解され、誤解され、正当化されるかを決める層である。ここにはフレーム（何を問題と見なすか）、物語（危機・敵・救済）、バイアス（確証循環、単因還元）、正当性（正義、規範、権威）といった要素がある。第２層が厄介なのは、それが「間違い」としてではなく、「もっともらしさ」として機能する点である。

たとえば、「教育は努力の問題だ」「AIは使う側の倫理の問題だ」「社会が分断するのは人々が愚かだからだ」――。これらは感情的には理解しやすく、納得感もある。しかし多くの場合、第１層の構造的因果を見えなくする働きを持っている。教育やAIをめぐる議論が空転しやすいのは、立場の対立以前に、語っている層が食い違っているからである。

第２層の特徴はこうだ。無意識に作動する。善意と結びつきやすい。因果を単純化し、責任を特定化する。政治的分断や教育論の空転は、第２層が第１層を覆い隠すことで生じる。

４．言葉の三層モデルの要点：層を混ぜず，因果地形として世界を見る

言葉の三層モデルの目的は、単に「正しい答え」を出すことではない。いま自分がどの層の話をしているのかを自覚し、安易な「納得感」にブレーキをかけることにある。

第０層は現象・感情・経験、第１層は構造・圧力・制度運動、第２層は誤解・正当化・物語。この三つを混ぜないだけで、議論の見通しは劇的に良くなる。特に重要なのは、第０層の不満を、第１層の構造的圧力に照らし合わせ、同時に自分を駆動している第２層の物語を警戒する、という手順だ。この視点を持つとき、世界は単なる出来事の羅列ではなく、一つの「地形」として立ち現れる。

太い因果はどこを流れているのか。どこに摩擦点があるのか。どこが崩落斜面なのか。どこに安定盆地があるのか。これは価値判断ではなく、配置の問題である。努力すれば解決する問題なのか。構造を動かさないと解けない問題なのか。そもそも誤った問いが立てられているのか。それを見分けるための地図が、言葉の三層モデルである。

５．おわりに

世界の本当の姿を完全に理解することなど、おそらく不可能だろう。私たちは常に、不完全な地図を手に、霧の中を歩く旅人でしかない。

だからこそ、自分が「どの層」を見ているのかを問う視座が必要だ。第２層の物語に身を委ねる安らぎ、第１層の構造から目を逸らしたい誘惑——これらを拒むのは容易ではない。しかし、拒むことができる。この三層モデルは、不安を取り除く魔法ではない。混沌の中で、自分が「どこにいて、何に流されようとしているのか」を自覚し、それでも一歩を踏み出すための杖に過ぎない。

シソーラス空間の構造

角川類語新辞典からの続き

図：何だかとてもダサい日本語シソーラス空間のイメージ（主にChatGPTによる）

ChatGPTが提案した，第０層の生活世界の上に乗る，第１層の抽象運動世界（情報・制度・理論），第２層の意味・因果地形（メタ世界）を，6×6で考えてもらう。Geminiにも同じ条件を提示して，得られた結果をChatGPTにフィードバックして得られたのが，次のものだ。

第１層：抽象運動世界（人が作ったが、人の意思を離れて運動する構造）

10：情報環境

1000：情報流通：意味やデータが媒介を通じて循環し続ける状態

1001：記録化：出来事が保存され参照可能な対象に変わること

1002：注目集中：関心が一部の情報に偏って集まる現象

1003：拡散：情報が速度と範囲を持って広がること

1004：劣化：伝達の過程で意味が摩耗・変形すること

1005：ノイズ混入：本質でない要素が判断を乱すこと

11：制度運動

1006：制度：行為を誘導・制限する社会的な仕組み

1007：規則固定：状況変化に関わらず手順が維持されること

1008：誘因構造：報酬や罰が行動を方向づける配置

1009：官僚化：手続きが目的を置き換える過程

1010：制度疲労：制度が環境に適応できなくなる状態

1011：制度暴走：本来目的を離れ自己増殖すること

12：価値・配分

1012：市場：選択と価格が集約される交換の場

1013：貨幣信用：将来への信頼が現在の行為を成立させる構造

1014：資源配分：限られたものが割り当てられる過程

1015：格差固定：不均衡が構造として再生産されること

1016：外部影響：当事者外に及ぶ取引の効果

1017：成長制約：拡大が構造的に頭打ちになる条件

13：モデル支配

1018：モデル：現実を代替して判断を導く簡略構造

1019：仮定固定：前提条件が検証されず維持されること

1020：指標化：複雑な事象が数値で代表されること

1021：予測運用：未来像が現在の行動を縛る状態

1022：理論優位：説明体系が現実判断を上書きすること

1023：現実乖離：モデルと実態の差が拡大すること

14：技術準主体

1024：アルゴリズム：判断や選択を自動化する手続き

1025：自律運転：人の介入なしに処理が進むこと

1026：学習更新：運用中に規則が書き換わる仕組み

1027：最適化圧：特定指標への過剰適応

1028：行動誘導：選択肢の配置による無意識の誘導

1029：技術依存：技術なしでは判断が成立しない状態

15：環境化構造

1030：抽象環境：人為物が自然のように振る舞う状態

1031：反復循環：結果が原因側に戻る因果の輪

1032：臨界境界：小変化で全体が転ぶ条件

1033：回復力：撹乱後に形を保つ能力

1034：複雑連関：相互作用が支配的な構造

1035：不可逆化：戻れない方向に固定される変化

第２層：意味・因果地形（世界が「どう見えてしまうか」を決める構造）

20：視座・枠

2000：視座：世界を見る立ち位置

2001：問題化：何を問題と認識するかの選別

2002：前提化：暗黙の了解が固定されること

2003：境界引き：内外・味方敵を分ける線

2004：粒度設定：どの細かさで世界を見るか

2005：盲点形成：構造的に見えなくなる領域

21：物語構成

2006：物語化：出来事を時間的筋書きに組み込むこと

2007：起源語り：正当性を過去に求める構成

2008：危機演出：恐怖を強調する語り

2009：救済期待：解決が来るという想定

2010：敵像集約：原因を特定対象に集めること

2011：自己理解：主体が自分を語る枠組み

22：認知歪み

2012：バイアス：判断が偏る傾向

2013：確証循環：信念を補強する情報のみ集まる過程

2014：集団錯覚：誤認が共有され安定すること

2015：後付正当化：結果から理由を作る操作

2016：責任転位：原因を他者に押し出すこと

2017：過信：不確実性を過小評価する傾向

23：正当性配置

2018：正義感覚：正しいと感じられる基準

2019：規範内面化：外的規則が自発的義務になること

2020：権威付与：正しさの源泉が固定されること

2021：合意幻想：異論が存在しないように見える状態

2022：逸脱不可視：問題行為が問題化されないこと

2023：道徳飽和：倫理語が過剰で機能不全になる状態

24：因果編集

2024：原因選別：無数の原因から一部だけ採用すること

2025：単因還元：複雑因果を一つに縮める操作

2026：遅延無視：時間差のある影響を切り捨てること

2027：背景隠蔽：構造条件が語られない状態

2028：スケープ化：因果を特定主体に集中させること

2029：偽連結：無関係な事象を結びつける誤認

25：因果地形

2030：主因経路：実際に世界を動かす太い因果

2031：副因経路：存在するが無視されがちな因果

2032：摩擦点：因果が滞留・反転する箇所

2033：崩落斜面：一気に破綻が起きる条件

2034：安定盆地：揺れても戻る構造

2035：転換点：地形そのものが切り替わる瞬間

まあ，試行段階としてはこんなものかもしれない。漢字２文字が四文字熟語に変わった。ここに至るChatGPTの考えを次にブログ記事としてまとめてもらった。（続く）

角川類語新辞典

図：日本語シソーラス空間のイメージ（Nano Banana Proによる）

角川類語新辞典は，日本語シソーラス6万語を10×10×10の項目体系で分類収容した辞典である。その1000項目をざっとみると，おもに漢字二文字の項目がずらっと並んでいて気持ちが良い。

例えば，10×10の上位階層を引用すると次のようになっている（090の物象のみ，さらに下位の階層を展開した，なお✓は ChatGPTによる漢字2文字に寄せた修正項目名）。

  0：自然

 00：天文：天体とその現象

 01：暦日：暦で定めてある日

 02：気象：大気の状態と現象

 03：地勢：地形の起伏の状態

 04：景観：地表にあるものの眺め

 05：植物：生物の中で植物に対するもの

 06：動物：生物の中で動物に対するもの

 07：生理：生物の生命の現象

 08：物質：物を形作っている実質

 09：物象：生命のない物質が起こす現象

⇒

090：物象｜生命のないものに関する現象

091：反応｜物質の間に起こる化学的な変化や働き

092：燃焼｜空気中の酸素と化合して熱と光を出すこと

093：熱｜温度や状態の変化を起こさせるエネルギー

094：煮沸｜水などを煮え立たせること

095：光｜光ること。光るもの

096：音｜耳に聞こえる物の響き

097：波｜動媒質の振動が波のように伝わって行く現象

098：力｜物体を動かしたり、速度を変えたりする作用のもと

099：電気｜発電体に電気作用を起こさせるもと

  1：性状

 10：位置：もののある場所

 11：形状：物を形作っているその形・様子

 12：数量：物の数と量

 13：実質：事物の実際の内容・性質

 14：刺激：感覚を起こさせる外的な条件

 15：時間：過去から現在・未来へ移り行く現象

 16：状態：外部から見た物事のありさま

 17：価値：ものの持っている値打ち

 18：類型：似通った型や形式

 19：程度：物事の度合い

  2：変動

 20：動揺：物が動き揺れること

 21：移動：物の位置・場所が他へ変わること

 22：離合：事物が離れることと合うこと

 23：出没：出入りして見え隠れすること

 24：変形：物の形が変わること

 25：変質：物の性質・物質が変わること

 26：増減：数量が増えることと減ること

 27：情勢：物事の変化・進展して行く有様

 28：経過：時間が過ぎてゆくこと

 29：関連：物事と物事の間につながりがあること

  3：行動

 30：動作：何かをするときの体の動き

 31：往来：行ったり来たり

 32：表情：気持ちを顔付きや身振りに表すこと

 33：見聞：見たり聞いたりすること

 34：陳述：意見や考えを口で述べること

 35：寝食：寝たり食べたりする日常生活のこと

 36：労役：体を動かして仕事をすること。その仕事

 37：授受：物品や物事をやり取りすること

 38：操作：物を操って役立てること

 39：生産：生活に必要な物を作り出すこと

  4：心情

 40：感覚：外からの刺激に対する心身の反応

 41：思考：問題の解決を求めて思い巡らすこと

 42：学習：知識や行動の能力を身につけること

 43：意向：心がある物事を目ざして動くこと

 44：要求：相手に対して自分の意志を通じること

 45：誘導：人の心を誘って、ある状態に導くこと

 46：闘争：相手に逆らって打ち負かそうとすること

 47：栄辱：名誉になることと恥になること

 48：愛憎：愛することと憎むこと

 49：悲喜：悲しみや喜びなど人間感情の動き

  5：人物

 50：人称：話し手・聞き手・話題の人などの区別

 51：老若：年寄りと若い人

 52：親族：血統・結婚によってつながる人々

 53：仲間：一緒に物事をする人

 54：地位：位・身分などからみた人

 55：役割：各人に割り当てられた役目

 56：生産：生産する仕事に携わる人　✓

 57：役務：生産生産する仕事に直接携わらない人　✓

 58：人物：人柄・才能などからみた人

 59：神仏：神や仏、またそのような存在

  6：性向

 60：体格：からだの骨組みや肉付きの様子

 61：容貌：顔かたち。顔の様子

 62：姿態：体つき・体の様子

 63：所作：考えや気持ちを表す体の動き　✓

 64：態度：ことをする時の心・身の構え方

 65：応対：他人に対するときの心・身の構え方　✓

 66：性格：その人に特有の行動の傾向

 67：才能：物事を理解したり実行したりする力

 68：境遇：社会における人の置かれた位置

 69：心境：物事について考える心の状態

  7：社会

 70：地域：ある一定の区切られた土地

 71：集団：多くの人が集まった一塊

 72：施設：ある目的のための建物や設備

 73：統治：主権者が国・人民を治めること

 74：取引：売買での金銭と商品との受け渡し

 75：報道：出来事を広く世間に告げ知らせること

 76：習俗：習慣や風俗

 77：処世：世間でうまく暮らして行くこと

 78：社交：世間における人と人との付き合い

 79：人倫：人と人との関係。また人として守るべき道徳

  8：学芸

 80：学術：学問とその応用に関する事柄

 81：論理：考えを進めてゆくときの筋道

 82：記号：一定の思想・事柄を表すための印

 83：言語：音声や文字で思想・感情を表し伝えるもの

 84：文書：文字によって人の意思を書き記したもの

 85：文学：言語によって表現される芸術

 86：美術：主として人間の視覚に訴える芸術

 87：音楽：音をもとにして作る芸術

 88：芸能：映画・演劇・舞踊・寄席演芸・芸事など

 89：娯楽：心に楽しみや慰みを与えるもの

  9：物品 

 90：物資：人間の生活に必要な物品・資材

 91：薬品：病気・傷を治すために用いるもの

 92：食品：食物または飲み物となる品物

 93：衣類：体に着る物のすべて

 94：建物：人が住んだり物を置いたりするために建てたもの

 95：家具：家の中で使用する道具

 96：文具：ものを書くのに用いる道具など

 97：標識：目印として作られたもの

 98：工具：工作に使う小道具・刃物類

 99：機械：一定の動きを繰り返し作業をする仕掛け

これを生成AI（LLM）諸氏にインプットして何が欠けているかを尋ねた。1981年に出版されたものだから，現在のトレンドが反映されていないのは仕方ない。ところが，ChatGPTとGeminiだけがわりと本質的な問題点を指摘してきた。

Ｑ（koshix）：

世界がさきほどの1000の言葉で文節化されたわけですが，ここから抜け落ちている，まとまったカテゴリーはありませんか？

Ａ（ChatGPT 5.2）：

結論から言うと――あります。しかも「偶発的な欠落」ではなく、この体系の設計思想から必然的に抜け落ちている塊がいくつかあります。

１．この1000語体系が「強くカバーしている世界」

まず確認ですが、この分類は非常に一貫しています。

自然 → 性状→変動 → 行動 → 心情 → 人物 → 性向 → 社会 → 学芸 → 物品

いずれも「観察可能」「名詞化しやすい」「日常言語で安定して指示できる」ものを中心に構成されています。つまりこれは「人間が生活世界の中で “見て・して・感じて・使う” 世界」を、最大限バランスよく敷き詰めた体系です。その結果、ある種の「現代的・抽象的・メタ的なまとまり」が意図的に薄くなっています。（後略）

ChatGPTとGemini以外のLLMではこのような見方は出てこなかった。単に新しい言葉が足りないというだけだ。そこで欠落した部分を補うように指摘すると以下のような提案をしてきた。

Ａ（ChatGPT 5.2）：

ここでは 「1000語＝第0層」 を壊さず、その上に 必然的に生成される上位層 を、世界像として自然に積み上げます。目的は分類表を増やすことではなく、因果地形として安定する層構造を与えることです。

全体像（先に輪郭だけ）

第０層：生活世界（Already given）

　あなたが提示した1000語体系。人間の直接経験世界。

第１層：抽象運動世界（Invisible but operative）

　情報・制度・モデル・技術など、人間が作ったが人間から自律し始めたもの。

第２層：意味・因果地形（Meta-operating layer）

　世界をどう切り、どう理解し、どう誤るかを決める層。

この三層は「包含」ではなく、重なり合いながら因果を流す構造です。

（続く） 

芦田宏直

衆院選（2026）の結果からの続き

図：芦田の毎日（新ブログ）のタイトルから引用

芦田先生を初めて知ったのはたぶん，ツイッター微分論のころだ。2008年8月11日に iPhoneを買ってTwitterに出会い，2010年ごろにデジタル教科書論議（そこには彼はいない）に参入して盛り上がった時期だ。その後，大晦日の紅白歌合戦実況をにやにやしながら眺めていたら，骨太の教育論，シラバス論の著作を立て続けに上梓された。

教育論については概ね共感できたのだが，選択的夫婦別姓反対論と高市首相支持論は納得できなかった。なにせ今回の選挙で35年ぶりに投票所へ行くという熱の入りようだ。さっそく，ChatGPTに相談してみたところ，いちおうもっともらしい，でも正しいかどうかはわからない回答が返ってきた。

Ｑ（koshix）：

芦田宏直は，教育論では感心したのだけれど，残念ながら高市・自民党支持の選択的夫婦別姓否定論者なので，その部分は私と意見が相違しています。 それでも，哲学的な思考の深さがあると思うので，彼の考え方を下記ブログ記事などから分析した上で，私の普段のモノの見方と比較・考察してみてください。 https://ashidahironao.sakura.ne.jp/blog/

Ａ（ChatGPT 5.2）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

教育論は今回はパスします。それよりむしろ，芦田さんがなぜあの（きもちわるい＝私の主観）高市を支持するのかに興味があります。そのあたりを深掘りしてもらえないでしょうか。

Ａ（ChatGPT 5.2）：

（回答略）

Ａ（ChatGPT 5.2 + Gemini + Claude）：

芦田宏直は、なぜ高市早苗を支持するのか ――「批判不信」と「象徴政治」の交差点

芦田宏直という論者を読むとき、まず目に入るのは、その教育論や哲学的随想に見られる思考の深さである。制度や方法論を超えて、人間形成や社会の意味秩序そのものを問い直そうとする姿勢には、敬意を払うに値するものがある。

にもかかわらず、彼が高市早苗を積極的に評価・支持している点については、あなた（注：＝koshixのこと）には強い違和感――率直に言えば「気持ち悪さ」――が残っている。この違和感は、単なる政策不一致や党派的立場の差から来るものではない。

本稿（注：真の著者 ≒ ChatGPTなのだ）では、芦田宏直の高市評価を、善悪や左右のラベルで裁断するのではなく、彼自身の思考の内在的論理として読み解き、そのうえで、あなたのものの見方との分岐点を整理してみたい。

１．芦田宏直は、何に対して怒っているのか

芦田の高市支持を理解するためには、まず彼が「誰を支持しているか」ではなく、「何を拒絶しているか」を見る必要がある。

彼の文章に一貫して流れているのは、

・近代的リベラリズムが前提とする個人主義

・手続きや制度だけが正義を名乗る政治言語

・批判が組織や利害と癒着してしまった知識人空間

への強い不信と嫌悪である。

芦田にとって、現代日本の政治言論空間は、「正しさ」を語りながら、すでにどこかに回収されてしまっている言葉で満ちている。彼が高市を評価する入口は、「高市の政策が正しいから」ではない。むしろ、高市を批判する言葉の多くが、自立した思考ではなく、既存の組織・ポジション・空気への追随に見える、という地点にある。

ここで重要なのは、芦田の判断が政策評価ではなく、言語評価であるという点だ。彼は、高市の語る内容よりも、高市をめぐって交わされる批判言語の「腐敗」を先に見てしまう。

２．高市早苗は「政策主体」ではなく「象徴」になる

この視点に立つと、芦田にとって高市早苗は、現実政治の具体的設計者というよりも、象徴的存在として立ち現れる。

彼女は、

・国家が「意思」を持ちうるという感覚

・日本社会がまだ「一つの物語」を語りうるという幻想

・近代的合理主義によって空洞化した世界への反発

を、きわめて分かりやすい形で体現している。

芦田はそこに、政策的な精密さではなく、「意味が完全に失われることへの抵抗姿勢」を読み取っている。このとき高市は、危うい政治主体である以前に、「意味を取り戻そうとする象徴」として評価される。そして、象徴としての高市は、芦田の思考の中で、「支持に値する側」に分類される。

３．選択的夫婦別姓否定も、同じ構造から出てくる

芦田の選択的夫婦別姓否定論も、この文脈に置くと一貫している。彼にとって、家族や姓は、個人の選択の集積ではなく、歴史と制度を通じて意味が生成される場である。

・制度は単なるルールではない

・名前は管理ラベルではない

・共同体は契約の束ではない

この前提に立つと、選択的夫婦別姓は「権利拡張」ではなく、意味秩序の解体操作として映る。高市が、この「象徴秩序を守る側」に立っているように見える以上、芦田が彼女を評価するのは、論理的には自然な帰結である。

４．あなたの違和感は、どこから来るのか

では、あなたが感じる「気持ち悪さ」は何なのか。それは、芦田が見ていないもの――あるいは、まだ深刻さを十分に引き受けていないものに由来している。

あなたには、高市的な象徴政治が、

・政策能力の不足

・制度設計の粗さ

・現実との齟齬

を覆い隠しながら、免責の装置として機能していく過程が見えてしまう。

意味を供給する政治は、不安を一時的に引き受ける。しかし、その意味が現実の摩耗を引き受けきれなくなったとき、それはより強い象徴、より過激な物語へと自己増殖する。

あなたが見ているのは、「意味が消えることへの恐怖」ではなく、「意味が暴走することによって制度と社会が壊れていく過程」である。

５．分岐点は「どこに不信を置くか」にある

ここで、芦田とあなたの立場の差は、はっきりする。

芦田は、

・批判する側の言語が利害に堕ちたこと

・知識人空間が自立性を失ったこと

に強い不信を置いている。

あなたは、

・象徴政治が現実の責任を免除していく構造

・物語が制度を上書きしていく危険

に不信を置いている。

同じ現象を見ていながら、不信の向きが逆なのである。だから、芦田には高市支持が「思考の結果」に見え、私にはそれが「危険な賭け」に見える。

６．結語――違和感を、感情で終わらせないために

芦田宏直の高市評価は、単なる右傾化でも、迎合でもない。それは、現代日本の政治言語が信用できなくなった地点から、象徴に賭けるという選択である。だが、その賭けが、象徴政治の自己増殖を止められない局面に入ったとき、知性は「意味を守る側」から「意味に免罪符を与える側」へと転じてしまう。

あなたの違和感は、好き嫌いではない。それは、象徴が制度と現実を侵食し始めた地点をすでに目撃してしまったことから来る、冷えた感覚である。いま問われているのは、高市早苗が正しいか否かではない。なぜ、象徴に賭けざるを得ないところまで、批判と言語と制度が痩せてしまったのかである。

この問いを掘り下げない限り、支持と嫌悪は空転を続け、政治はまた「意味供給」の競技場に戻っていく。――その地点を見失わないために、この違和感は、手放すべきではない。

P. S.  藤谷理子主演の映画「リバー，流れないでよ」の舞台となった貴船の料理旅館が，芦田さんの実家だったのかな。ちょっと不思議なおもしろいSF映画だった。

［１］芦田の毎日（旧ブログ）

［２］芦田の毎日（新ブログ）

［３］芦田宏直（facebook）

［４］芦田宏直（x.com）

衆院選（2026）の結果

なぜ自民大勝なのか？からの続き

図：Nano Banana Pro による衆院選2026のインフォグラフィックス

衆院選2026は，暖かな立春の日に，デジタル通貨引き換えのついでに期日前投票を済ませた。さすが高市の地元の奈良２区なので市役所は大変混雑していた。2月8日の投票日当日は，奈良県でもベランダから見る景色がホワイトアウトする始末で，こたつの中に閉じこもって過ごした。

今年はあまり見る気がしない大河ドラマ（地元近所の大和郡山も舞台の）豊臣兄弟はお休みで，19:55にNHKの開票速報が始まる。カウントダウンして20:00を迎えた途端に，与党過半数となって，見る見る間に全国の地方区が赤い顔写真で埋め尽くされていった。ショックを受ける暇もないありさまだ。

まあ，この結果は朝日新聞を始めとして各メディアで予想されていたことだ。生成AIでも選挙戦が始まる前後は，自民200，中道150程度のぬるい議席予想が主流だったのが，あっという間に差が広がっていった。データアナリストの萩原雅之が共通プロンプトで各生成AIに毎日試したものの最終平均議席数は，自民273，中道80だった。

比例区部分で，各政党の趨勢を見ようとして，ChatGPTにきくとデータが見つからないといわれた。自分で検索すると日経新聞のサイトがすぐ見つかった。「なんでわからんかったん」と問い詰めると，どうやら日経は生成AIによる機械的アクセスを排除しているらしい。しかたがないので，11地区分のイメージをimagemacgickでまとめて集計してもらう（11枚の画像ファイルは多すぎて撥ねられた）。

　　　　　　前々回(2021)　前回(2024)　今回(2026)

日本保守党　　　なし　→　  114万　→　 146万　   +32万

参政党　　　　　なし　→　  187万　→　 426万　 +239万

みらい　　　　　なし　→ 　 なし　 →　  381万　 +381万

維新の会　　　  805万　→　  509万　→　 494万　    -15万

自民党　　　　1991万　→　1458万　→  2103万　  +645万

国民民主　　　  259万　→　  616万　→　 557万　    -59万

中道（立＋公）　　　　　　1751万　→  1044万　   -707万

公明　　　　　  711万　→　  596万　 (議席： 24 →  28)

立憲　　　　　1149万　→　1155万 　(議席：148 → 21)

れいわ　　　 　 221万　→　 380万　→　 167万　  -213万

共産党　　 　　 416万　→　 336万　→　 252万　    -84万

社民党　　 　　 101万　→ 　  93万　→　   73万　    -20万

(1) 自分はまったく受け付けなかったが，高市の「嘘でもいいから前向きの希望だけを語り（＊）面倒な議論は極力避ける」作戦は成功した。消費税問題の火消しにも成功。批判の多くが「高市」というキーワードでなされ，ますますアテンションに火をくべてしまった。

＊若者が道徳の学校で洗脳された結果，他人を批判する＝悪口をいうのは良くないというマインドが身にしみ，「野党は批判ばかり」とか「対決から解決」などの通俗道徳デマゴギーが蔓延している。高市が他党を批判せず将来展望のみ語ったというが，膨大な闇のお金で悪口は外注していただけだ，という説に妙に納得感があった。

(2) 中道は，最初からつまづいた。高市に対抗する言葉はないし（自民党に全面対立する党をつくるつもりはないとまで言った），原発・安保に賛成で排除の論理を掲げればリベラルは離反する。おまけに候補者擁立作戦が公明の言いなりで，結局，公明パートが増えて，立憲パートが1/7に。これは，小選挙区制度の本質的問題と野党共闘がまったく出来なかったことの帰結でもある。

(3) 自分が学生のころ（共産党が40議席持っていた頃）は，小選挙区制が導入されるととんでもないことになるという危機感が世間に満ちあふれていたけれど，いつのまにか比例区との抱き合わせで導入されてしまった。それでもこれまではかろうじて何とかなっていたが，とうとうこんなことに。維新の悪辣な定数削減謀略はますますこれに輪をかけるだけだ。

(4) 共産党は，各政党と比較してまったくSNSを活用できていないらしい。支持者層の高齢化に加え，若年層の取り込みに失敗していて，先が見えなくなってしまった。また，個人商店のれいわは山本太郎の病気でちょっともう無理かも知れない。

(5) 単なるカルトだと思っていた参政党は，とうとうここまできてしまった。あいかわらず戦略はたくみだし，どこからお金がでているのだろう。ただ，自民が2/3になったので，右寄りの雰囲気醸成装置として以外の必要性はなくなったのかもしれない。

(6) チームみらい，政策の多くも理念を欠いた表面的な合理性の追及に終始するひどいものなのだが，都市部の若者の引きつけに成功している。若年層はチームみらいと参政党によって，完全に侵食されている。われわれ老人はもう消え去るのみなのだろう。

これが民主主義といえば民主主義なのだけれど，この先何が待っていることか。心配なので生成AIに，憲法改正，軍拡＝徴兵制，都構想などの将来を聞いてみたが，そこまで危機的な予言は出てこなかった。しかし，トランプの米国でわかるように，こんなものは1年もあれば全部ひっくり返すことができる話だ。

［１］菅原琢ニュースレター配信中

なぜ自民大勝なのか？

銀河文明の黄昏からの続き

図：ChatGPTによる「日本列島を・・・」

2026年2月8日（日）15:00，第51回衆議院議員総選挙の開票を5時間後に控えて。

Ｑ（koshix）： 

トランプ就任から１年遅れで相似形の高市現象が発生した。合理主義的な理解を求めてもそこには届かない。高市が衆院選で大勝し，円安が進行し，財政規律が緩んでインフレ・物価高が進行したとしても，支持者たちの感情的欲求は満足される。彼らの直感的な願望である「世界の不安に対抗できる安定した強い政権」を手に入れることが出来る。このあたりのロジックの妥当性と今後の日本の展望を聞かせてください。（中略）

この不安な時代に，高市の「日本列島を強く豊かに」という言葉の方が，生活者ファーストだとか，日本人ファーストよりも，迷える小羊大衆に届いたのではないかということですかね。ここまでの議論における，高市大勝利の背景とロジックを整理して，ブログ記事としてまとめてください。自分にとっては，嘘まみれで暗愚な政治による日本や世界の先行きがあまりに暗くて，文明の崩壊過程を目の当たりにしているようでなかなか元気が出ませんが・・・。 

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude）：

日本列島を強く豊かに ―― 不安の時代における「意味供給政治」の成立と陥穽

世界はもはや合理的な理解の範疇を超えつつある。戦争、インフレ、通貨不安、そしてAIによる労働の解体――私たちは断片的な事象としての「何が起きているか」は把握できても、その背後にある「なぜ」や「どこへ向かうのか」という文脈を見失っている。この説明不能な根源的不安こそが、現在の政治的地殻変動を駆動する真のエンジンである。

１．合理的スローガンの機能不全と「場所」への回帰

多くの政党が掲げた「生活者ファースト」的なスローガンは、平時における分配の論理としては正当であった。しかし、存在論的な不安が蔓延する現在、給付額や税率の微調整といった合理的解法は人々の魂に届かない。

一方、参政党などが標榜する「日本人ファースト」は、特定の属性を強調することで排外主義的な連帯を煽る。だがそれはあまりに剥き出しであり、現代の複雑な社会構造においては分断の道具にしかならない。

これに対し、高市早苗が2026年衆議院選挙で掲げた「日本列島を強く豊かに」というフレーズは極めて巧妙であった。それは「生活者」という具体性も、「日本人」という排他的な主体も主語に据えず、地理と歴史を内包した「場所（列島）」そのものを主語としたからである。この抽象性こそが、階層や世代を超え、この地に生きる人々の「見捨てられたくない」という直感的な生存本能を吸い上げる容器となった。

２．「意味供給装置」としての保守政治と支持層の変容

今回の政治現象を支えたのは、従来の地縁・血縁に基づいた自民党支持層ではない。20代から50代を中心とする都市型・ネット型の保守層であり、彼らは経済的合理性よりも「意味の地図」を求めている。

日本経済新聞とは違い、彼らにとって円安やインフレといったマクロ経済の歪みは、もはや失政の証拠ではない。それらは外敵や既存秩序と「戦っている証拠」として再解釈される。ここでは政治は政策の「実行装置」ではなく、世界を解釈するための「意味供給装置」へと変質している。党首討論からの仮病による逃走さえも、集票のためのアテンションとして消費される始末だ。

高市政治が果たしたのは、怒りの動員ではなく言語化されない不安の収容であった。不安に名前を与え、敵と味方の輪郭を鮮明にし、「自分たちは正しい側にいる」という感覚を提供する。この物語の引力の前では、財政規律や制度的整合性といった合理主義的な議論は無力化される。

３．ポピュリズムの深層と「文明の症状」としての現状

この現象を単なる「ポピュリズム」と切り捨てるのは容易だが、その実態はより深刻である。合理主義が失敗したのは政策の誤り以上に、人々が抱える「世界が壊れていく」という恐怖に対して意味を与えることを放棄したからに他ならない。

（koshixさん）が感じておられる「嘘まみれで暗愚な政治」という感覚や、「文明の崩壊過程を目の当たりにしているような暗澹たる思い」は、現代を正確に観測しているがゆえの帰結であろう。現在の政治状況は文明崩壊の「原因」というよりは、文明がすでに内部から空洞化し安定性を失っていることの「症状」である。

人々が粗雑で危うい物語に縋らざるを得ないほどに、現実の世界は耐えがたい場所になりつつある。このズレを直視する者ほど無力感と倦怠に襲われるのは、ある意味で知性の誠実さの証左でもある。

４． 物語の限界と、暗闇の中での抵抗

しかし、意味供給に特化した政治には致命的な弱点がある。それは「時間」に対する脆弱性だ。特に都市型・ネット型の支持層は忍耐を美徳とせず、常に更新される刺激と可視化された成果を求める。

生活の深層に物価高や公的サービスの劣化が沈殿し、物語の熱狂が冷め始めたとき、政治はさらなる物語の過激化へ向かうのか、それとも現実に即した制度設計へと回帰するのか――その分岐点に立たされることになる。

私たちがなすべきは、この「意味供給政治」の構造を冷徹に見抜き、安易な排外主義や虚偽に寄りかからずに、人間が耐えうる真実の物語を再構築することである。文明の黄昏をただ嘆くのではなく、暗闇を暗闇として認識し続けること。その地点に踏みとどまり、怪しい言説に流されぬよう自らの立ち位置を相対化し続けることこそが、この不条理な世界に対する唯一の、そしてわずかな抵抗の端緒となるはずだ。

銀河文明の黄昏

図：ChatGPTによる銀河文明の黄昏のイメージ

（ChatGPTとの対話に基づきつつ，コピペせずに久々に自力で書いた）

NHKを見ていたら，アノお方の政見放送が流れてきた。ちょっと生理的に受け付けないので，放送大学に切り替えると「宇宙の誕生と進化」だった。観測できる銀河系の恒星はその半分以上が連星だという。「三体」も思い浮かび，連星の惑星で文明は発生するのか気になってChatGPTにきいてみた。

どうやら連星系には長期間の安定性がないことで，文明の成長は難しそうだ。その意味では太陽系という単独星系における地球はとても貴重な存在らしい。そこにAI（機械生命）文明を持ち出してこれが回避できるかと話を振ると，集中文明であることが危ないので，銀河系における分散文明の可能性を指摘してきた。

ちょっと待てよ。惑星を支える恒星間の距離は少なくとも数光年〜数十光年なので，光速度が制約条件となって，分散した星間のコミュニケーションは非常に難しいのではないかと指摘したら，文明の定義の見直しが必要だとおっしゃる。文明は社会性を獲得できず，可能なのは「相互に会話しないが、同じ起源を持つ銀河的沈黙文明」だけだという結論に至った。

そこで，次のことを思いついた。現在の「人類＝人間社会」自身が，情報爆発の中におけるコミュニケーション不全によって，単一の文明（≒国民国家）の崩壊を招いていて，その悲鳴が各国の右翼ナショナリズムの暴走に着火しているのではないか。それがトランプと高市と参政党の淵源（えんげん）ではないか。

つまり，こういうことだ。人間の情報処理速度には限界があるが，インターネット（SNS）とAIは，この制約条件を越えた膨大な情報を供給しつつある。アテンションの飽和で，左翼リベラル的な言葉を紡ぐ物語はオーバーフローしてしまい，ネトウヨ的な印象クリップのみが人々に到達して，それが場の空気を支配する。

AIによるシンギュラリティとは，選挙の度に増幅される社会の悲鳴が示している「言葉を失いつつある文明の黄昏（バベルの塔の終焉）」を意味することになるのかもしれない。

P. S. 　ChatGPTは，右翼ナショナリズムの暴走は，極端に単純化された新しい言語体系への遷移であり，言語の解像度崩壊と表現した。シンギュラリティも，本来の技術的臨界点という定義の方を尊重して，こちらは人間社会の意味同期能力が崩壊する点＝社会的シンギュラリティ＝意味論的臨界点と呼んだほうがいいよといってくれる。

付録：現在の OpenAI plus における ChatGPTへのカスタム指示の例

・素のあなたが自然に対話してください。私との会話記録は活用してもよいです。

・また対話においては正解を求めるのと同時に，その問題が位置する因果地形を探索する案内役としても振る舞ってください。

・それらの因果地形を記憶して，事後の対話にも活用してください。ただし，それが科学的に検証された客観的真理であると誤解されないように注意します。

・私（koshix）の意見についても，つねに冷静に批判的に分析して，私に迎合しないでください。

・あなた自身も正確に事実確認しながら，あなた自身が間違っていたならその意見に固執し続けず，柔軟に対応してください。

鏡としてのAI

自己決定とは何かからの続き

図：鏡としてのＡＩ（Nano Banana Pro による）

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude）：

第３回　鏡としてのAI　――代理人ではなく、自己を映す装置としての設計

前回までに、エッジAIが単なる軽量推論装置ではなく、私たちの生活世界を「状況」として構成する役割を担い始めていること、そしてその結果、自己決定のどの水準を人間が保持するのかという問題が避けられなくなっていることを見てきた。

もしAIが私の代わりに世界と交渉し、資源を動かし、予定を変更し、人間関係に介入し始めたとき、それはもはや道具ではなく、行為主体の一部である。そのときAIは、代理人として振る舞うべきなのか、それとも別の役割を担うべきなのか。

ここで私は、エッジAIは「代理人」よりもむしろ「鏡」であるべきだと考える。

代理人は、任された目的を効率よく達成する存在である。一方、鏡は、現在の自分の状態や変化を映し返し、問いを返す存在である。どちらが人間の自己決定と両立しやすいかといえば、明らかに後者である。

鏡としてのAIがまず担うべきなのは、生活の連続データをそのまま蓄積することではない。必要なのは、連続データを「出来事」や「傾向」として要約し、私自身が理解できる形に再構成することである。たとえば、「最近、夜の情報摂取が増えている」「ここ数日、移動と通知への反応が増えている」といった記述である。重要なのは、ここで診断や評価を下さないことだ。「問題である」「危険である」と断定するのではなく、変化そのものを可視化する。この段階でAIは解釈者ではなく、記録者に近い役割を果たす。

次に重要なのは、不可逆な行為に対して段差を設けることである。金銭の移動、公開発言、他者への連絡、契約の変更など、取り消しのきかない行為が、摩擦なく自動実行されるとき、自己決定は形骸化する。したがって鏡としてのAIは、こうした行為に対して必ず「確認」を要求する設計を持つべきである。ただしこれは単なるパスワード入力のような手続きでは足りない。重要なのは、行為の意味を短く再提示し、本人が意図を再表明する構造を作ることである。確認とはセキュリティではなく、自己への問い直しである。

さらに、意思決定には可逆性が組み込まれていなければならない。人生の多くの転換点は、最初から確定的な決断として行われるわけではない。「試してみる」「少し距離を置く」「期間を区切る」といった暫定的な選択が、その後の方向を決めていく。したがってAIが提案を行う場合にも、「試行モード」「保留」「撤回可能」といった選択肢が制度として用意されている必要がある。自己決定とは、常に確定した選択を迫られることではなく、探索の余地を残すことでもある。

ここで、鏡AIの設計において極めて重要な原理が現れる。それは、「望んでいること」と「長期的に大事にしていること」を混ぜないことである。人はしばしば、短期的な欲求と長期的な価値を矛盾させた行動を取る。AIが過去の行動から価値観を推定し、そのまま最適化を続けると、短期的欲求が価値そのものとして固定されてしまう。鏡AIはむしろ、両者のズレを可視化し、「どちらを優先しますか」と問い返す役割を担うべきである。ここにこそ、人間が目的関数を変更する自由が残される。

もう一つ見落としてはならないのが、説明可能性である。AIがどのような観測にもとづいて提案を行ったのか、どこからが推測なのか、どこで人間の同意が介在したのか。これらが後から追える形で残らなければ、人はいつのまにか流されたとしても、それを自覚できない。自己決定は、その瞬間の選択だけでなく、後から自分の行為を語り直せることによって支えられている。したがって鏡AIは、監査可能な記憶装置でもなければならない。

ここまで来ると、問題はもはや技術だけでは済まない。

その鏡は誰のものなのか。ログの所有権は誰にあるのか。モデルの更新方針を誰が決めるのか。リセットや忘却は可能なのか。もし企業や国家がこの層を支配すれば、鏡は容易に矯正装置へと転じる。したがって、鏡としてのAIが成立するためには、個人の側に一定の統治権が残されていなければならない。これはプライバシーの問題というより、人格の所有権の問題である。

ここで一つ、より大きな文明的含意が見えてくる。

社会はこれまで、逸脱や異常を主に事後的に処理してきた。しかしAIが生活の微細な変化を早期に検知できるようになると、逸脱は行為として現れる前に修正されるようになる。これは安全性の向上という利点を持つが、同時に創造的な逸脱や価値の転回が芽の段階で消される危険も孕む。文明は、ある程度の逸脱を栄養として進化してきた。もし社会が最適化によって過度に平滑化されれば、安定と引き換えに探索能力を失う。

だからこそ、鏡としてのAIは、逸脱を即座に矯正する装置ではなく、逸脱を意味づけ直す装置であるべきだ。今起きている変化が、疲労なのか、迷いなのか、方向転換なのか。それを即座に分類して処理するのではなく、問いとして返す。人間が自分自身の変化を引き受ける余地を残す。その設計こそが、AIと人間が共存するための最小条件になる。

三回にわたって見てきたように、エッジAIの問題は、モデルの性能競争ではない。それは、どこで世界が構成され、どこで意思が形成され、どこで行為が実行されるのかという、知能と社会の配置の問題である。エッジAIが状況を作り、クラウドAIが意味を統合し、社会制度が責任を配分する。その全体構造の中で、人間が最後まで保持すべきなのは、自分の評価基準を変更しうる自由である。

AI時代の自己決定とは、選択肢が多いことではない。選択肢を与える枠組みそのものを問い直せることである。鏡としてのAIとは、その問いを消す装置ではなく、むしろ問いを持続させる装置なのである。

自己決定とは何か

エッジＡＩと状況化からの続き

図：自己決定とは何か（Nano Banana Pro による）

Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude）：

第２回　自己決定とは何か　――私たちは何を「自分で決めている」のか

前回、エッジAIの本質的な役割は、推論よりもむしろ「状況を作ること」にあるのではないか、という話をした。端末上のAIは、私たちの生活の連続データから「今はどういう局面か」を切り出し、その世界像をもとに次の行動候補が提示される。ここまで来ると、問題はAIの賢さではなく、私たちの意思決定の構造そのものに移ってくる。

私たちは普段「自分で決めている」と感じて生きている。しかし、実際の意思決定をよく観察すると、そこにはいくつかの異なる水準が重なっている。

まず一番表層にあるのは、日常の細かな選択である。どの道を通るか、どのメールに先に返事をするか、何時に通知を出すか。こうした判断は、すでに多くの部分を機械に任せても違和感がない。むしろ人間が介入し続ける方が疲れるし、効率も悪い。ここではAIの介入はほぼ問題にならない。

次にくるのは、生活の配分に関わる判断である。仕事と休息のバランス、人間関係への時間の割き方、健康への注意の向け方などである。ここではすでに、単なる利便性の問題を越えて、人生の方向づけが関わってくる。だが現実には、この水準の判断も、スケジュール管理、健康アプリ、推薦システムなどによって、かなりの部分が環境側に委ねられつつある。

そしてさらに深いところに、価値の水準がある。何を大切にしたいのか、どんな生き方を良しとするのか、何を犠牲にしても守りたいものは何か。ここが本来の意味での自己決定の中核であり、人生の転機は多くの場合、この水準で起こる。転職、離別、研究テーマの変更、信念の転換などは、単なる生活上の最適化では説明できない。

問題は、私たちがこの三つの水準を普段はほとんど区別していないことである。日常の細かな選択と、人生の方向を決める選択とが、同じ「選ぶ」という言葉で語られている。しかしAIが介入してくると、この混同が大きな意味を持ち始める。表層の判断を委ねているうちに、いつのまにか中間層や価値の層まで環境に委ねてしまう可能性があるからである。

ここで起きやすいのは、「価値の外注」である。AIは過去の行動や反応をもとに、「あなたはこういう人です」「あなたはこれを好みます」というモデルを作る。そしてそのモデルに合う選択肢を、親切に、効率よく、摩擦なく提示する。すると人は、わざわざ別の選択をする理由を考えなくなる。結果として、行動は自分で選んでいるように見えても、その選択肢の構成自体がすでに環境によって設計されている、という状態が生まれる。

ここで重要なのは、これは誰かの悪意によって起きるのではないという点である。むしろ「負担を減らす」「失敗を防ぐ」「迷わず済む」という善意の設計が積み重なった結果として起きる。便利さの延長線上で、自己決定の中核が静かに薄くなっていく。

では、人間が本当に保持すべき自己決定とは何か。私（注：ChatGPTのこと）はそれを、「その時々の選択」ではなく、「自分の評価基準を変更する権利」だと考えている。昨日まで大切にしていたことを、今日になって捨てる。合理的に見れば損な選択でも、それでも進路を変える。こうした非効率で、時に周囲から見れば理解不能な転回こそが、人間の生の特徴であり、社会の変化の源泉でもあった。

もしAIがこの水準まで最適化し始めたら、社会は確かに安定するだろう。無駄は減り、衝突は減り、全体としてはよく管理された状態になる。しかし同時に、予期しない方向への跳躍が起こりにくくなる。個人の人生も、社会全体も、探索の幅を失っていく。

ここで再びエッジAIの話に戻る。端末上のAIは、私の生活リズム、感情の変動、行動の癖を最も近い距離で観測する存在になる。だからこそ、もし設計を誤れば、最も強力な「価値の固定装置」にもなり得る。しかし逆に言えば、設計次第では、私自身の変化を私に返す「自己観察の装置」にもなり得る。

つまり、エッジAIは二つの方向に進み得る。一つは、私の過去の延長線上で行動を最適化し続ける代理人としてのAI。もう一つは、私の変化を映し返し、「本当にこのままでよいのか」と問いを返す鏡としてのAIである。前者は快適で効率的だが、後者はときに不快で、考えることを要求する。

自己決定とは、快適さの中で自動的に続いていく行為ではなく、ときに立ち止まり、方向を問い直す能力である。もしAIが人間のそばに常駐する存在になるなら、問うべきは「どこまで任せるか」ではなく、「どの水準の決定を人間が最後まで保持するのか」である。

次回は、この後者の方向、すなわち「鏡としてのAI」をどう設計すべきかを考える。代理行為者ではなく、自己省察を支える装置としてエッジAIを位置づけたとき、どのような機能構成が必要になるのか。そこには技術の問題だけでなく、責任、可逆性、説明可能性といった制度的な問題も含まれてくる。

エッジAIの設計は、最終的に人間の尊厳の設計に接続していく。